纳德拉早期职业生涯中的个人挑战，折射出他对解决复杂问题和追求目标的韧性。
为了让妻子能尽快团聚，纳德拉做出了一个在当时看来几乎是"疯狂"的举动——他去美国驻德里大使馆主动申请"放弃绿卡"，换回H1-B签证。
纳德拉笑着回忆道，当时大使馆的工作人员非常震惊，甚至告诉他"没有放弃绿卡的排队窗口"。这段经历不仅是他个人的重要记忆，也暗示了他后来在微软管理中那种"为了最终目标，敢于打破常规逻辑"的决策风格。
AI的形态正在从简单的对话框，进化为能够感知环境并执行复杂任务的自主系统。
这是最初的雏形，即Codex模型时代。
GPT-3.5及之后带来的交互革命。
AI 开始能够调用API或执行具体指令。
AI 可以在前台或后台，甚至在本地或云端独立完成任务。
我们需要一种新的计算机使用隐喻，即从"工具"转变为"人类智能的延伸与管理"。
纳德拉推崇Notion CEO提出的观点——AI时代，计算机是"无限大脑的管理者 (Manager of infinite minds)"。
纳德拉认为，未来的工作模式是人类进行"宏观委托"，而AI进行执行。在这个过程中，人类需要像管理团队一样管理AI。
微软推出了Agent 365，为AI智能体提供与人类相同的身份认证。这意味着未来的HR或营销部门可能会有你的"虚拟版本"在协同工作。
AI将彻底改变企业的组织架构，消除沟通内耗，实现极高的产出效率。
LinkedIn（领英）的案例：过去需要产品经理、设计师、前端工程师、后端工程师四种角色反复沟通。现在这四种角色被合并为"全栈建设者"。
由于一个人就能完成过去四个人的工作流（即所谓的"氛围编程 Vibe Coding"），沟通成本归零，创意的吞吐量和迭代速度呈指数级上升。
竞争不是零和博弈，而是迫使企业理解客户真实需求的动力。
他提到1992年加入微软时，对手是Novell。每十年都会有全新的对手出现，这能让公司保持"体健 (Fit)"。
纳德拉认为科技占GDP的比重只会越来越高，TAM（总目标市场）正在急剧扩张。
微软的战略是构建底层的"代币工厂"和上层的"应用服务器"，而不是绑定单一模型。
Azure的目标是成为全球最高效、最具性价比的AI基础设施，无论运行什么模型。
就像Web时代有应用服务器一样，AI时代也需要一个环境来运行模型、处理Evals（评估）和RL（强化学习）。
计算重心正在部分重回个人终端，本地模型将与云端AI形成混合架构。
微软正在将Phi系列模型内置到Windows桌面，利用NPU和GPU实现本地运行。
未来AI不会只在云端，而是通过本地模型进行提示词预处理，必要时再调用云端。这不仅降低了成本，还提高了隐私和响应速度。
企业AI的普及将从消除苦差事开始，由员工的实际需求驱动。
AI的普及是双向的：CEO驱动的客服、供应链、HR流程改造 + 员工为了消除工作中的"苦差事 (Drudgery)"自发使用工具。
微软管理着全球500多个光纤运营商。过去处理线路损坏需要大量的DevOps沟通，现在他们构建了"数字员工"自动化处理这些流程。
AI不会取代初级人才，而是极大地缩短了从新人到资深专家的成长曲线。
AI就像一个全天候、掌握所有知识的顶级导师，能让新人以极快的速度理解复杂的代码库。
未来的学徒制将变成看资深工程师如何"管理AI"来交付高质量产品。新人学习的不再只是如何写代码，而是如何利用AI构建卓越。
不要把AI看作一个问答机器人，要把它看作你旗下的"无限员工"。你的核心能力正从"执行"转向"管理与编排"。
拥抱"全栈建设者"思维。AI让跨领域协作的门槛降到了历史最低，只会单一技能的深度专家将面临更大的组织转型压力。
真正的平台壁垒不在于模型本身（可能会商品化），而在于你为开发者和企业提供的生态赋能——你是否能让他们在你的平台上赚到比你更多的钱。
从消除工作流中最无聊、最重复的环节开始使用AI。技能不是通过上课获得的，而是在持续的"diffusion（扩散）"和"using（使用）"中获得的。